python-docx 如何查重

`python-docx` 是一个用于读取、操作和创建 Microsoft Word 文档 (.docx) 的 Python 库，主要用于处理文档结构和内容，而不是用于文本的查重功能。如果你需要对 Word 文档中的文本进行查重，通常的做法是先将文档转换成可以分析的文本格式，比如列表或字符串，然后使用文本相似度算法或专门的文本去重工具进行比较。

以下是一个简化的步骤示例：

1. 使用 `python-docx` 将 Word 文档内容读取出来，提取段落或其他感兴趣的元素：

from docx import Document

# 加载文档
doc = Document('example.docx')
content = [p.text for p in doc.paragraphs]

2. 将文本数据整理成便于分析的形式，如列表或字符串拼接：

text_data = '\n'.join(content)

3. 利用诸如 `jieba` 进行分词（如果需要中文处理），`nltk` 或 `sklearn` 中的文本处理库进行特征提取，计算余弦相似度等：

import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 对文本进行分词
tokenized_content = [jieba.lcut(text) for text in content]

# 计算文本相似度
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(tokenized_content)
similarity_scores = cosine_similarity(tfidf_matrix)

4. 对于查重部分，你可以设置阈值，找出相似度高于该阈值的文本对，视为重复内容：

threshold = 0.8  # 自定义相似度阈值
duplicates = [(i, j) for i, row in enumerate(similarity_scores) if any(row > threshold)]

# 然后进一步处理找到的重复项

请注意，这只是一个基本示例，实际使用时可能还需要考虑更多的细节，比如停用词过滤、词干提取等。此外，Python 也有现成的查重库如 `plagiarism` 或 `py_stringmatching` 可以直接用来简化这个过程。